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一般产品碳足迹（PCF）培训 - 第1部分
“可持续性对于我们未来的竞争力以及我们公司的成功至关重要。我们不再将可持续性视为“软技能”，而是核心能力。这就是为什么在2020年，我们明显将气候中立作为我们的公司管理和战略中的关键绩效指标。这样，我们清楚地强调了实现这些雄心勃勃的目标并随时跟进进步的承诺。”萨宾·贾斯库拉（Sabine Jaskula），管理委员会成员，负责可持续性。ZF整个供应链的脱碳至关重要。培训目标
MADTP：多模式对准引导的动态令牌修剪，以加速视力 - 语言变压器
视觉 - 语言变压器（VLT）最近显示出巨大的成功，但同时伴随着大量的计算成本，其中主要原因可以归因于大量的视觉和语言令牌。存在用于压缩VLTS的令牌修剪研究主要遵循基于单模式的方案，但忽略了对齐不同模态来指导令牌修剪过程的关键作用，从而导致重要的代币在另一个模态分支中错误地修剪一个模态。同时，现有的VLT修剪作品也缺乏基于不同输入样本动态压缩每一层的灵活性。为此，我们提出了一个名为M Ultodal的新颖框架，用于加速变化VLT的木质制成d ynamic t ynamic t oken p Runing（MADTP）。具体来说，我们首先引入了精心设计的多模式对齐指导（MAG）模块，该模块可以使相同语义概念的特征与不同的模式相结合，以确保修剪的代币对所有模式都不太重要。我们进一步设计了一种新型的dy-namic令牌修剪（DTP）模块，该模块可以根据不同的输入实例自适应地调节每个层中的令牌压缩比。对各种基准测试的广泛实验表明，MADTP可以显着确定多种模型的计算复杂性，同时保留竞争性能。值得注意的是，当将MADTP应用于NLVR2数据集中的BLIP模型时，可以将GFLOPS降低80％，而性能降低少于4％。该代码可在https://github.com/double125/madtp上找到。
认证能源经理®培训计划
• 考生拥有印度政府能源效率局 (BEE) 颁发的 CEA 或 CEM 认证 • 考生已获得加尔各答大学 IISWBM 颁发的 MBA-PS 学位或公共系统管理硕士 (MPSM) 学位（主修能源管理）或能源管理研究生文凭（经 AICTE 批准）。 CEM 考试将在预定的在线考试窗口期间通过 ProctorU 进行，考生需具备相关经验，且拥有 (AICTE/UGC/AIU/此类机构) 认可的大学或学院的学位，并且已提前提交完整的 CEM 申请并缴纳费用，有资格参加考试。 培训研讨会费用（单位：INR）* 50000 考试费用（单位：INR）* 40000 * 加收 18% 的商品及服务税。 由申请人的 AEE 分会主席/副主席推荐的活跃 AEE 成员可享受高达 5% 的折扣
i抽象的转基因生物（GMO）和农业贸易：加勒比海米歇尔·辛西娅·约翰（Michelle Cynthia John）的前景和影响
i抽象的基因修饰的生物（GMO）和农业贸易：对加勒比海米歇尔·辛西娅·辛西娅·约翰生物技术的前景和影响是一种关键技术，可以通过积极影响农业生产来在全球范围内增强食品和营养安全。本文研究了遗传修饰对全球农业政治经济学的影响，并试图将加勒比海置于此框架之内。“基因革命”体现了该地区发展其农业技术部门的挑战和机会。但是，评估生物技术在解决食品和营养不安全方面的作用必须超越完全接受或拒绝，并权衡其收益和风险。这代表了论文中所采取的概念立场，并在“生物变革主义”的角度举例说明了。一种国际政治经济学方法旨在突出该行业成功所需的生物技术发展的关键结构，特别是安全，生产，财务和知识。它也带来了影响从传统全球劳动分工产生的发展中国家的问题。加勒比海地区在每个结构中都占据外围地位，但可以为在安全性（生物安全）和金融（商业项目）方面所取得的进步而值得称赞。生产的边缘性归因于没有商业生产，而普遍缺乏对转基因生物的认识是知识结构中的主要赤字。研究发现，生物技术在加勒比农业中具有作用，但这取决于该地区改善其在上述每个结构中的地位。相关立法，能力建设，适当的基础设施，研发资金，私营部门的参与，公共教育和政府对该部门的支持都是成功的先决条件。此外，必须考虑替代生产系统，以解决与遗传修饰在粮食生产中的应用有关的问题。
m3t：使用多平面和多板变压器
在这项研究中，我们提出了使用多平面和多层跨前（M3T）网络的三维医学图像分类器，以在3D MRI图像中对阿尔茨海默氏病（AD）进行分类。提出的网络协同委托3D CNN，2D CNN和变压器用于准确的AD分类。3D CNN用于执行本机3D表示学习，而2D CNN用于利用大型2D数据库和2D代表学习的预训练权重。使用具有感应性偏置的CNN网络有效地提取局部大脑中与AD相关的异常的信息信息。跨前网络还用于获得CNN后多平面（轴向，冠状和矢状）和多切片图像之间的注意力关系。也可以使用不感应偏置的变压器学习分布在大脑中较大区域的差异。在此期间，我们使用了来自阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）的训练数据集，该计划总共包含4,786 3D T1加权MRI图像。对于有效数据，我们使用了来自三个不同机构的数据集：澳大利亚成像，生物标志物和生活方式旗舰研究（AIBL）（AIBL），开放访问Imaging研究（OASIS）的开放访问系列（OASIS）以及来自培训数据集中的一些ADNI数据。我们提出的M3T基于曲线（AUC）下的区域（AUC）和AD分类的分类精度，与常规的3D分类网络相结合。这项研究表示，所构成的网络M3T在多机构验证数据库中实现了最高的性能，并证明了该方法有效地将CNN和Transformer用于3D医学图像的可行性。
代理TCP/IP：代理到代理交易系统
摘要：自主代理代表了互联网的不可避免的演变。当前的代理框架不会嵌入代理到代理交互的标准协议，而将现有代理与同行隔离。作为知识产权是由代理商摄入和生产的本地资产，真正的代理商经济要求代理商为代理提供一个普遍的框架，以互相约束合同，包括交换有价值的培训数据，个性和其他形式的知识产权。纯粹的代理交易层将超越多代理相互作用中人类中间人的需求。知识产权代理交易控制协议（ATCP/IP）引入了一个无信任的框架，用于通过可编程合同之间交换代理之间的IP，使代理商能够在故事区块链网络上启动，交易，贸易，借用，借用和销售代理商与代理商的合同。这些合同不仅代表了可审核的OnChain执行，而且还包含一个法律包装，允许代理商在偏僻的法律环境中表达和执行其行为，从而为代理人创造法律人格。通过ATCP/IP，代理商可以自主将其培训数据出售给其他代理商，许可证机密或专有信息，根据其独特技能协作，所有这些都构成了新兴的知识经济。
Stephen MacNeil，Andrew Tran，Irene Hou
Hou，Irene和Mettille，Sophia和Man，Owen和Li，Zhuo和Zastudil，Cynthia和Macneil，Stephen，Stephen生成AI对入门学生的帮助寻求帮助（ACM ACE '24）
构建表达和可处理的概率生成模型：评论
1引言生成建模在机器学习和人工智能领域起着重要作用，因为它提供了一种能够理解，解释以及在我们数据丰富世界中存在的复杂模式的功能工具包。通过将概率理论作为捕获给定数据集中固有不确定性的原则方法，这些模型旨在近似负责生成数据的基础分布或随机过程。因此，概率生成模型具有解决各种问题的潜力，包括生成新的数据示例，进行观察给出的推理，估计事件的可能性以及有关不确定信息的推理。但是，从数据中学习分布是一个挑战问题，通常需要在建模灵活性和概率推断的障碍之间进行权衡。早期生成模型的优先级优先考虑可牵引推理，通常是通过图形模型的形式将概率结构施加在random变量上[Koller and Friedman，2009]。因此，他们缺乏对复杂分布进行建模的挠性。自那以后，提出的可进行的概率模型（TPM）的领域随后发生了，并提出了端流的参数化和学习范式，从而在概率电路的统一概念下产生了广泛而流行的模型类别。从障碍性的角度设计，这些模型可以有效地推断和精确的概率推理，使其适合于要求快速准确计算的任务。但是，
海洋运输系统中的网络安全
我们赞扬该部通过扩大对这个问题的关注并定义期望来加强网络安全。组织应采取一些关键步骤来加强其安全姿势，这将有助于完成拟议法规的指令，以制定一项网络安全计划，以确定风险，检测威胁和脆弱性，保护关键系统并从网络事件中恢复过来。该部门指出了建立网络安全基线的其他准则，例如网络安全和基础设施安全局（CISA）网络安全绩效目标（CPGS）和国家标准与技术研究所（NIST）网络安全框架（CSF）。与这些文件协调很重要。尽管这些资源提供了安全基线，但具有关键功能的实体，例如该规则范围内的实体，通常需要采取其他专门的步骤来解决独特的约束，要求和风险。
